Ahora, los desarrolladores pueden incorporar automatización y capacidades de predicción a las aplicaciones sin ser expertos.
InterSystems, experta en plataformas de tecnologías de la información para aplicaciones sanitarias, empresariales y para la Administración pública, ha presentado QuickML, disponible para los usuarios de InterSystems IRIS Data Platform e InterSystems IRIS for Health. El anuncio ha tenido lugar durante la celebración de InterSystems Global Summit 2019, la conferencia anual de la compañía. Poniendo el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) al alcance de los desarrolladores orientados a SQL, QuickML hace posible que las organizaciones incorporen capacidades predictivas en sus aplicaciones ya existentes, sin necesidad de contar con ingenieros expertos, que son extremadamente escasos en el sector.
Los datos son el núcleo de la mayoría de los procesos comerciales y el ML supone un gran impulso para la transformación digital. Sin embargo, extraer todo el valor que ofrece aun es un desafío. Cada vez es más habitual que los equipos de desarrollo deban incorporar estas capacidades en las soluciones para el uso intensivo de datos, pero pocos disponen de los recursos internos o de la experiencia necesaria para aplicarlas. QuickML resuelve este problema mediante una función ML automatizada que está disponible dentro de una sintaxis all-SQL. De esta forma, simplifica el proceso de construcción, prueba e implementación de modelos ML y acelera su integración en las aplicaciones de producción.
“QuickML hace posible que los desarrolladores que utilizan InterSystems IRIS incorporen capacidades ML en sus aplicaciones en un formato sencillo y escalable. De esta forma, nuestros socios de aplicaciones podrán entregar predicciones precisas como parte de su conjunto de herramientas”, señala Scott Gnau, vicepresidente de Data Platforms de InterSystems. “la plataforma InterSystems IRIS impulsa algunas de las aplicaciones más importantes del planeta y QuickML completa el conjunto de funcionalidades relativas a la ciencia de datos”. Utilizado con Spark Connector, nuestro motor de tiempo de ejecución, y PMML (Predictive Model Markup Languaje) pone a disposición de los científicos de datos y desarrolladores un conjunto de herramientas para las implementaciones centradas en datos a gran escala y de alto rendimiento”.
